基于蚁群算法的雷达海杂波反演蒸发波导研究

蚁群算法是近年来兴起的一种随机搜索寻优算法,为函数优化问题提供了一种新思路;利用雷达海杂波反演蒸发波导(RFC)可以提供近实时的波导信息,为雷达等无线电系统评估提供参数,且无需增加硬件设备.阐述了利用雷达海杂波反演大气波导的基本原理和基本流程;给出了用于函数优化的蚁群算法基本原理;将蚁群算法与雷达海杂波反演大气波导技术相结合实现了对蒸发波导的反演.利用我国东部沿海的实验数据对反演算法进行检验,分析结果显示蚁群算法收敛速度较快,精度较高.     

激光探测海上蒸发波导特性的研究

无论沿海或远洋,蒸发波导现象的存在使雷达传播变得复杂.在蒸发波导确定且其散射特性固定条件下才能精确描述微发射角雷达电磁波特性.利用拉曼激光雷达模型,对不同的大气环境进行研究和分析,得到所需的高精度海上蒸发波导特性.     

蒸发波导A模型在我国海区的适应性研究

蒸发波导是海洋大气中一种常见的自然现象,受其影响,电磁波的传播轨迹会显著改变.利用近几年采集的我国海区的实测修正折射率剖面和气象水文数据,得出了A模型在我国海区的适用性结论.所得结果对波导模型的修正和蒸发波导条件下雷达最大探测距离的预测具有一定的指导意义.     

海上蒸发波导PJ模型在我国海区的适应性初步研究

 本文简述了海上蒸发波导的测量方法,分析了气象水文参数测量误差对Paulus-Jesk(PJ)模型的影响,利用近两年海上实验采集的我国部分海区在各种气象条件下蒸发波导大气折射率剖面和海面气象水文数据,研究了PJ模型的适用条件,以及PJ模型估计出的蒸发波导高度与实测结果的偏差情况,可为蒸发波导模型的修正和蒸发波导条件下雷达最大探测距离的预测提供参考.     

冬季南海北部近岸蒸发波导环境分析

利用南海近岸冬季1月份铁塔气象梯度数据和海面皮层温度数据,对我国南海近岸蒸发波导环境及其影响参数进行了分析.结果表明：整个冬季南海北部近岸蒸发波导环境是变化的,不低于10 m蒸发波导平均发生概率为85%以上,平均折射率梯度为-1.7 M units/m,同时日变化特征明显,中午前后发生概率较高为95%以上,平均折射率梯度为-2.0 M units/m,深夜发生概率较小80%左右,折射率梯度为-1.5 M units/m.南海北部近岸风向转换是影响整个冬季蒸发波导环境变化的主要原因.该分析为定量诊断和预报我国南海近岸蒸发波导环境提供依据.     

海上蒸发波导中电波传播特性实验研究

随着海战场日趋重要,对电磁波在海面蒸发波导中传播特性的研究越来越被重视,研究方法更是成为备受关注的问题。提出了蒸发波导中电波传播特性的实验方法,主要对大气折射率的变化进行了研究,方法包括无线电高空探测仪、气象分析与预测系统和推导预测3种。通过具体的实验数据对几种方法进行了仿真与对比分析,分析表明推导预测的方法更接近理论预测值。     

基于免疫算法的雷达海杂波反演蒸发波导研究

传统的遗传算法在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面时呈现寻优速度慢,早熟收敛的现象,本文引入了具有更强寻优能力的免疫算法实现反演过程.阐述了免疫算法实现海杂波反演蒸发波导剖面的原理,根据反演问题特点对免疫算法进行了最佳参数选取的仿真,并分析了实现RFC(Refractivity from Clutter)中免疫算法相对于遗...     

基于遗传/模拟退火算法的蒸发波导反演研究

在实现雷达海杂波反演蒸发波导剖面的寻优运算中,应用遗传算法时把握全局的能力较强,但局部搜索能力较差,易出现早熟收敛现象;应用模拟退火算法时具有较强的局部搜索能力,但全局搜索能力较差,运算效率不高.针对此问题,将两种算法进行了融合,并分析了遗传/模拟退火混合算法的参数选取及抗噪性能.利用模拟海杂波功率进行了仿真试验,结果表明：遗传/模拟退火混合算法能够互相取长补短,适用于一定噪声干扰范围内解决反演蒸发波导剖面的问题.     

用伪折射率和相似理论计算海上蒸发波导剖面

本文说明了以伪折射率为相似参量用相似理论估算蒸发波导高度的理论方法.由于海面附近折射率梯度变化可近似认为与气压无关,所以定义了伪折射率,推导了其相似公式,得到了蒸发波导高度满足的方程和一般文献都未给出的M剖面计算公式.本文给出了本方法的计算机模拟典型结果、利用实测海洋资料计算的蒸发波导高度等参数的统计结果蒸发波导剖面以及海上折射率测量结果和本方法预测结果的对比结果等,这些结果表明本文给出的方法是有效的.     

蒸发波导折射率剖面数据采集系统设计

计算估计蒸发波导折射率剖面是雷达部队比较关注的问题。本文设计的海上蒸发波导折射率剖面数据采集系统采用小火箭发射技术和单片机、传感器与无线数据传输技术,克服了现有的探空气球等系统的缺点,为海上蒸发波导折射率剖面估计提供一种更准确实用的方法,以满足研究和作战的需求。     

基于稀疏采样传播数据和决策树算法的蒸发波导反演

蒸发波导的超视距传播特性是影响海上无线电系统性能的重要因素,准确预测蒸发波导是进行系统 评估的基础。文中提出一种基于稀疏采样传播数据和决策树轻量梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine, LightGBM)算法的蒸发波导反演方法。首先,采用抛物方程方法仿真得到稀疏采样传播数据并构建训练集和测试 集;其次,使用决策树LightGBM 算法搭建反演模型,通过不断调参改进模型的精度以达到较高的反演准确度;最后, 调用训练好的LightGBM 模型进行蒸发波导反演,并对反演结果的概率分布进行了分析。结果表明,基于稀疏采样 传播数据的蒸发波导反演方法能够有效且快速地实现蒸发波导反演,为海上蒸发波导预测提供了一种新途径。     

基于气象梯度仪的蒸发波导探测

蒸发波导是海洋大气中一种常见的自然现象,受其影响,电磁波的传播轨迹会显著改变。针对蒸发波导的探测,提出了利用岸基铁塔气象梯度仪进行蒸发波导探测法方法并进行了分析,同时与蒸发波导模型的结果进行了初步比较,表明梯度仪是蒸发波导探测的有效手段,对波导模型的修正和蒸发波导条件下雷达最大探测距离的预测具有一定的指导意义。     

基于盲自适应KLT的蒸发波导压缩感知方法

蒸发波导既可促成微波通信、雷达等系统超视距工作,又可能造成异常盲区,因此获知蒸发波导的时空态势是夺取海上制电磁权的关键.若仅靠增大传感器布设密度提升感知分辨率,则费效比高且提升空间有限.压缩感知为从相对稀少的观测数据中获知蒸发波导态势提供了可能.本文提出盲自适应KLT（Karhunen-Loéve Transform）追踪算法,通过少量观测数据,充分挖掘蒸发波导的稀疏性,准确恢复出蒸发波导的分布.理论分析和实验表明,新方法总体性能优于基于DCT（Discrete Cosine Transform）和传统KLT的对照组性能,且新方法在节省九成采样资源的前提下,最终的重构结果能够达到重构信噪比30dB的水平,为海上长时间、大范围蒸发波导态势感知提供了压缩采集的基础.     

一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法

针对多目标跟踪问题,提出基于蚁群算法的数据关联方法.首先将多目标跟踪问题描述为组合优化问题.利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,在对其路径和路径长度概念重新定义的基础上,将其应用于选择多目标跟踪中的轨迹-观测关联集合.详细介绍了蚁群算法应用于数据关联问题的具体方法,建立了基于蚁群算法的数据关联模型.实验结果表明,论文提出的基于蚁群算法的数据关联方法是行之有效的.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

采用MAKLINK图论建立机器人路径规划的空间模型,利用Dijkstra算法减少工作空间的搜索范围,引入免疫算子,将其融合到蚁群算法的每次迭代过程中,提高蚁群算法在全局搜索空间的遍历性和收敛速率,避免陷入局部最优解。     

基于分组网络结构NOC的蚁群路由算法

单个芯片集成度的增大增加了全局同步设计的困难,于是出现了片上网络NOC的概念,其设计的核心是将计算机网络技术移植到芯片设计中来,因此需要利用某种路由算法来实现好的服务质量.通过对NOC网络通信的分析,基于蚁群算法提出了一种路由算法,利用4×4Mesh结构,通过对同一约束不同请求和不同约束同一请求等实验研究,证明其在NOC路由应用中能在较短的时间内完成指定的任务,最后预测了该算法在大规模路由应用上的发展.     

基于信息素扩散的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的搜索算法,其模拟的是蚁群依赖信息素进行通信而表现出的社会性行为.在基本蚁群算法中,蚂蚁之间协作不足,存在滞后的缺陷.本文在分析这一算法的基础上,提出了一种新的更加忠实了真实蚁群信息系统的蚁群算法.该算法通过建立信息素扩散模型,使相距较近的蚂蚁之间能更好地进行协作.TSP问题的仿真结果表明了该算法的有效性.